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- 前言
- 一、基本组成
- 1、Figure
- 2、Axes
- 1、折线图
- 1、坐标轴的完善（移动、“删除”）
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作者：远方的星
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前言
这一篇是关于数分三剑客之一–matplotlib的一些学习笔记。
它的功能非常强大，可以让枯燥的数据“美腻”起来，那么先来看一下官方给的一些样图：
官方提供的各种各样的样图
一、基本组成
1、Figure
说到绘图，那必须要有一个画板。Figure作为一个“老画板”，在matlab中经常能看到它的出没，在python中，它的具体语法是什么呢？让我们来看一下。
figure(num, figsize, dpi, facecolor, edgecolor, frameon)
- 六个参数的含义：
num：画板的编号；
figsize：指定画板的长和高；
dpi：绘图对象的参数；
facecolor：背景颜色；
edgecolor：边框颜色；
frameon：是否需要显示边框；
2、Axes
数学图形怎么能离开坐标轴呢？
创建的方法不一、这里利用
set
函数创建坐标轴。
- set的五个参数含义：
xlim：x轴的范围 [min,max]；
ylim：y轴的范围 [min,max]；
xlable：自定义x轴的名称；
ylable：自定义y轴的名称；
title：自定义标题；
如：
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.set(xlim=[-2.5, 2.5], ylim=[-2.5, 2.5], xlabel='X', ylabel='Y', title='fir20000st-try')plt.show()
输出：（这里的樱花树，是pycharm的背景，不是代码实现的效果）
看了上例，
ax = fig.add_subplot(111)
的作用是啥呀？
其实，这部分和matlab中的
subplot
作用一样，就是在一个打的区域，布置“几个”（可以是1个）画板。
这里面的三个数字可以这么理解：第一个数字代表几行，第二个数字代表几列，第三个数字代表第几个（顺序是自左向右，自上到下）
如：
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(221)ax2 = fig.add_subplot(222)ax3 = fig.add_subplot(224)plt.show()
输出：
二、常见图表的绘制
- 开始之前，可以看一下大佬的这篇文章，介绍了很详细的参数值：
matplotlib绘图中与颜色相关的参数(color颜色参数、linestyle线型参数、marker标记参数)可选列表集合
1、折线图
使用
plt.plot
import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]y = [1, 3, 2, 5, 9, 2]# 传进去x,y的坐标plt.plot(x, y)plt.show()
输出：
2、柱形图
使用
plt.bar
import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]y = [1, 3, 2, 5, 9, 2]# 传进去x,y的坐标plt.bar(x, y, color='blue')plt.show()
输出：
3、饼图
使用
plt.pie
import matplotlib.pyplot as pltname = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']x = [1, 3, 2, 5, 9, 2]plt.pie(x, labels=name, colors=['b', 'r', 'g', 'k', 'c', 'm'])plt.axis('equal')plt.show()
输出：
4、散点图
使用
plt.scatter
import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]y = [1, 3, 2, 5, 9, 2]# market的作用是用什么记号来标记点plt.scatter(x, y, color='red', marker='*')plt.show()
输出：
5、泡泡图
在处理随机数的时候，感觉挺有意思的。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.figure(figsize=(8, 8))x = np.random.rand(50)y = np.random.rand(50)z = np.random.rand(50)# color代表颜色，alpha代表透明度plt.scatter(x, y, s=z * 1000, color='b', alpha=0.5)plt.show()
输出：
三、细节完善
1、坐标轴的完善（移动、“删除”）
对于坐标轴的改动，需要用到
plt.gca
函数，它有四个参数：top 、bottom、left、right。分别对应上下左右四个轴。如何操作，先看下面的例子。
- 这个是上面我第一次尝试得到的结果图：
- 改善之后可变成这样（在画函数图像时应该更舒服一些）：
代码：
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.set(xlim=[-2.5, 2.5], ylim=[-2.5, 2.5], title='first-try')bx = plt.gca()# 将下面的轴（x轴）设置为xaxisbx.xaxis.set_ticks_position('bottom')# 将设置后的轴移动到y=0的地方bx.spines['bottom'].set_position(('data', 0))bx.yaxis.set_ticks_position('left')bx.spines['left'].set_position(('data', 0))# 将不想看到的右、上方向的轴“删除”，其实就是把轴的颜色改为无色bx.spines['top'].set_color('none')bx.spines['right'].set_color('none')plt.show()
2、刻度值的一些操作
- ①调整刻度值的大小、颜色、显示情况
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.set(xlim=[-2.5, 2.5], ylim=[-2.5, 2.5], title='first-try')# 对x、y轴的刻度值进行设置plt.yticks(fontsize=20, color='#00000') # y轴刻度值大小为20 ，颜色为黑色# plt.yticks(fontsize=20, color='black') # 用black也可以plt.xticks([]) # [] ，即不显示x轴刻度值plt.show()
输出：
对于颜色转换可以看一下这位大佬的总结：2020 RGB颜色查询大全 #000000 【颜色列表】
- ②刻度值旋转
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.set(xlim=[-2.5, 2.5], ylim=[-2.5, 2.5], title='first-try')fig.autofmt_xdate() # 默认旋转45°，可以在括号里加rotation=‘角度’plt.show()
3、图例
import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy import *x = linspace(0, 4, 50) # linspace(A,B,C),指从A开始B结束，中间分布C个值，C默认为100y1 = xy2 = x**2plt.figure()l1, = plt.plot(x, y1, color='b', linestyle='-')l2, = plt.plot(x, y2, color='r', linestyle='--')# handles：需要制作图例的对象;labels:图例的名字；loc:图例的位置，loc的内容可选“best”，最佳位置plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['function1', 'function2'], loc='upper left')plt.show()
注意：l1后面有个
，
输出：
4、添加注释（如特殊点）
import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy import *x = linspace(0, 4, 50) # linspace(A,B,C),指从A开始B结束，中间分布C个值，C默认为100y = x**2plt.figure()# 选取需要标注的点x0 = 1.5y0 = x0**2# 作图plt.plot(x, y)# 作垂线，plt.plot([x0, x0], [0, y0], 'k--', linewidth=1)# 作出标注的点plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')# 做标注plt.annotate(r'$x^2=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),textcoords='offset points', fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))# 参数xycoords='data' 是说基于数据的值来选位置,# xytext=(+30, -30) 和 textcoords='offset points' 对于标注位置的描述 和 xy 偏差值# arrowprops是对图中箭头类型的一些设置plt.show()
- arrowstyle的格式：
``'-'`` None``'->'`` head_length=0.4,head_width=0.2``'-['`` widthB=1.0,lengthB=0.2,angleB=None``'|-|'`` widthA=1.0,widthB=1.0``'-|>'`` head_length=0.4,head_width=0.2``'<-'`` head_length=0.4,head_width=0.2``'<->'`` head_length=0.4,head_width=0.2``'<|-'`` head_length=0.4,head_width=0.2``'<|-|>'`` head_length=0.4,head_width=0.2``'fancy'`` head_length=0.4,head_width=0.4,tail_width=0.4``'simple'`` head_length=0.5,head_width=0.5,tail_width=0.2``'wedge'`` tail_width=0.3,shrink_factor=0.5
输出：
四、图中图
import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy import *x = linspace(0, 4, 50) # linspace(A,B,C),指从A开始B结束，中间分布C个值，C默认为100y = x**2fig = plt.figure()# 这四个数字分别代表的是相对figure的位置left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax1.plot(x, y, 'r')ax1.set_xlabel('x')ax1.set_ylabel('y')ax1.set_title('main')ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.6, 0.25, 0.25])ax2.plot(y, x, 'b')ax2.set_xlabel('x')ax2.set_ylabel('y')ax2.set_title('children1')ax3 = fig.add_axes([0.65, 0.2, 0.2, 0.2])ax3.plot(y, x, 'b')ax3.set_xlabel('x')ax3.set_ylabel('y')ax3.set_title('children2')plt.show()
输出：
这里系统会有提示：
This figure includes Axes that are not compatible with tight_layout, so results might be incorrect.
意思为：
此图包括与紧固件布局不兼容的轴，因此结果可能不正确。
五、动画制图
前排提示：如果使用pycharm无法播放动画，可参考：pycharm中动画函数animation.FuncAnimation不起作用
实例参考
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationfig, ax = plt.subplots()xdata, ydata = [], []ln, = plt.plot([], [], 'ro')def init():ax.set_xlim(0, 2*np.pi)ax.set_ylim(-1, 1)return ln,def update(frame):xdata.append(frame)ydata.append(np.sin(frame))ln.set_data(xdata, ydata)return ln,ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128), init_func=init, blit=True)plt.show()
输出：
（待更动画）
六、参考文章
参考文章1
参考文章2
参考文章3
参考文章4
参考文章5
参考文章6
参考文章7
七、Blogger’s speech
如有不足，还请大佬评论区留言或私信我，我会进行补充。
感谢您的支持，希望可以点赞，关注，收藏，一键三连哟。
作者：远方的星
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